使用數(shù)據(jù)、高級分析或AI的公司需要數(shù)據(jù)治理計劃。顧問兼作家Robert Seiner表示，最好的方法是非侵入性數(shù)據(jù)治理。

Seiner花了20年的時間研究數(shù)據(jù)治理。作為Kik Consulting的總裁和負(fù)責(zé)人，他與公司合作解決他們的治理問題，并實(shí)施他的非侵入性數(shù)據(jù)治理框架。

2014年，Seiner出版了他的第一本書《非侵入性數(shù)據(jù)治理：最小阻力和最大成功之路》，并為公司介紹了一種考慮構(gòu)建數(shù)據(jù)治理結(jié)構(gòu)的新方法。非侵入性數(shù)據(jù)治理側(cè)重于將現(xiàn)有角色可能已經(jīng)具有的責(zé)任正式化，而不是重組職責(zé)并潛在地增加員工工作負(fù)荷的責(zé)任。

自從出版了他的第一本書并幫助世界各地的公司實(shí)施他的框架以來，他在公司面臨的數(shù)據(jù)治理問題上學(xué)到了新的教訓(xùn)和觀點(diǎn)，他于2023年出版了第二本書——非侵入性數(shù)據(jù)治理再次出擊：獲得經(jīng)驗(yàn)和觀點(diǎn)——分享了這些見解和非侵入性數(shù)據(jù)治理成功所需的框架。

Seiner接受了記者的采訪，談到了非侵入性數(shù)據(jù)治理與其他數(shù)據(jù)治理方法的區(qū)別，為什么他的框架是數(shù)據(jù)和分析操作成功的關(guān)鍵，以及GenAI對數(shù)據(jù)治理的影響。

非侵入性數(shù)據(jù)治理與其他數(shù)據(jù)治理方法有何不同?

Robert Seiner：公司可以采用三種方法進(jìn)行數(shù)據(jù)治理。有一種命令和控制，自上而下的方法，每個人都被分配了新的角色，對公司來說感覺是全新的。有一種傳統(tǒng)的方法遵循電影《夢想之地》的理念——“如果你建立它，他們就會來”——公司構(gòu)建了一種數(shù)據(jù)治理方法，并希望人們會被它所吸引，然后還有第三種方法，我的非侵入性方法，這種方法假設(shè)公司中已經(jīng)有了責(zé)任級別，并且它專注于將責(zé)任正式化，而不是將其作為對他們來說是全新的東西交給他們，它的威脅要小得多，這種方法不是給人們分配新的東西，而是根據(jù)他們與數(shù)據(jù)的關(guān)系來識別他們，并幫助他們更有效地管理，而不是故意增加他們已經(jīng)在做的事情。

非侵入性數(shù)據(jù)治理是公司現(xiàn)在使用的主要方法，還是他們正在更多地使用其他方法?

Seiner：我想說的是，大多數(shù)公司仍然遵循傳統(tǒng)的方法，他們建立了一個程序，并希望人們會被吸引過來。有很多公司告訴我，唯一對他們有效的方法是保持非侵入性。人們通常在100%以上的時間里已經(jīng)很忙，如果他們覺得你增加了他們的工作努力，他們就會推后。有很多公司來找我說，我們需要有一個數(shù)據(jù)治理計劃，非侵入性是我們需要遵循的方法。隨著人們對它的不斷了解，人們對它的興趣似乎越來越大。

公司在嘗試采用非侵入性數(shù)據(jù)治理時遇到的最大挑戰(zhàn)是什么?

Seiner：最大的挑戰(zhàn)是向它應(yīng)用必要的資源。我已經(jīng)和幾個公司談過，他們認(rèn)為通過創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)治理程序，它將自動運(yùn)行。需要有與實(shí)施數(shù)據(jù)治理和元數(shù)據(jù)管理相關(guān)的資源。如果沒有元數(shù)據(jù)文檔，很難管理你的數(shù)據(jù)。

比其他公司做得更好的公司是那些將資源應(yīng)用于其努力的公司，仍然有很多公司很難找到資源來應(yīng)用于數(shù)據(jù)治理，這是令人驚訝的，因?yàn)楣緫?yīng)該預(yù)料到該程序不會自動運(yùn)行。最大的障礙，因此也是最大的挑戰(zhàn)，是在公司的最高層，他們往往仍然不認(rèn)識到他們?yōu)槭裁葱枰@樣做。

我總是用‘?dāng)?shù)據(jù)不會自我支配’這句話，治理需要了解數(shù)據(jù)的人來治理它，元數(shù)據(jù)將不會自行管理，該程序不會自動運(yùn)行，數(shù)據(jù)治理是對數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)管理資產(chǎn)的授權(quán)的執(zhí)行和強(qiáng)制執(zhí)行，你采用什么方法進(jìn)行數(shù)據(jù)治理并不重要。歸根結(jié)底，你需要執(zhí)行和加強(qiáng)權(quán)威，否則人們不會遵循標(biāo)準(zhǔn)、政策和規(guī)則，問題是你想用什么方法。

實(shí)現(xiàn)你在第1章中繪制的非侵入性數(shù)據(jù)治理框架有多難?

Seiner：有了我在書中分享的框架，你不應(yīng)該試圖一次實(shí)現(xiàn)所有的框架。我建議公司找到框架中[他們]需要關(guān)注的部分，該框架旨在使核心組成部分與本公司的觀點(diǎn)相匹配，例如，有必要描述行政人員的角色、戰(zhàn)術(shù)人員和操作人員的角色，而且，有必要記錄能夠安撫公司的戰(zhàn)略和支持級別的指標(biāo)。公司需要在某個時候了解框架中收集的所有信息。如果你采用結(jié)構(gòu)化的方法來使用該框架，那么實(shí)現(xiàn)該框架并不困難。如果你試圖一下子接受這一切，特別是如果你沒有一個好的計劃來做到這一點(diǎn)，那就會變得更加困難。

在討論數(shù)據(jù)和分析話題時，很難不提到GenAI。GenAI和大型語言模型對未來的數(shù)據(jù)治理責(zé)任有多大影響?

Seiner：是的，AI將強(qiáng)調(diào)治理的重要性，就像它之前出現(xiàn)的任何其他東西一樣，可以應(yīng)用于數(shù)據(jù)倉庫和分析平臺的相同級別的治理必須應(yīng)用于AI和大型語言模型。因此，你必須對數(shù)據(jù)進(jìn)行控制，這是與之相關(guān)的挑戰(zhàn)。你不能讓任何人問高管的工資是多少，然后得到答案，例如，需要對人們可以看到和使用的內(nèi)容進(jìn)行限制。

還需要理解我們?nèi)绾斡行У厥褂肁I。GenAI于2022年11月成為主流，它仍然是一門不斷發(fā)展的學(xué)科和科學(xué)，而且它只會成為一個越來越有價值的工具，我們需要在數(shù)據(jù)周圍放置控件，明白必須治理其數(shù)據(jù)的公司將比那些現(xiàn)在才開始的公司更有優(yōu)勢。

如果你現(xiàn)在沒有采用GenAI或LLM，這并不意味著數(shù)據(jù)治理對你來說就不那么重要了?

Seiner：這絕對不意味著你對數(shù)據(jù)治理的需求減少。大多數(shù)公司正處于開始考慮大型語言模型和部署產(chǎn)生式AI的階段，但大多數(shù)大型公司還沒有開始走這條路。任何公司如果想要確保他們的數(shù)據(jù)受到保護(hù)、共享，并遵循監(jiān)管方面的擔(dān)憂，確保數(shù)據(jù)不會重復(fù)，有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，就需要數(shù)據(jù)治理。AI只是另一個應(yīng)用程序。它可能感覺更多，但它實(shí)際上是對數(shù)據(jù)進(jìn)行保護(hù)和控制的另一種應(yīng)用。隨著人們對AI的依賴程度越來越高，AI背后的數(shù)據(jù)將決定他們對AI的使用。

如果它提高了人們對數(shù)據(jù)治理的認(rèn)識，那就是一件好事。如果它提高了人們對非侵入性數(shù)據(jù)治理的認(rèn)識，那就更好了。

你還有什么最后要說的嗎?

Seiner：第二本書的名字是《非侵入性數(shù)據(jù)治理再次出擊》，這不是第一本書的第二版，它包含50篇文章，重點(diǎn)是我在世界各地的公司中使用這種方法所學(xué)到的教訓(xùn)和獲得的觀點(diǎn)。這本書很容易讀，你可能不想把它直接讀完，你可能會發(fā)現(xiàn)一個你感興趣的話題，然后直接去做。這是在非侵入性數(shù)據(jù)治理方面學(xué)到的真正經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。這本書的標(biāo)題暗示了這樣一個事實(shí)，即非侵入性數(shù)據(jù)治理已經(jīng)開始——以第一本書的形式出現(xiàn)。非侵入性和突破性的東西處于光譜的兩端。